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| 編輯推薦： |
本书对数据挖掘技术在医学中的应用进行了研究，介绍了数据挖掘中的因子分析法、模糊聚类法、关联规则方法、Logistic 回归法、灰色预测方法理论基础。
全书以医学信息挖掘为主线，运用以上五种方法或多种方法的结合对医学数据（中风患者的血流变数据、肺癌图像、试管婴儿成功数据、女性胆固醇数据等）进行了数据挖掘，包括数据采集、数据预处理、数据挖掘与分析、数据挖掘结果分析，并提出相应的建议。定量地描述疾病与临床数据指标之间的关系，为提高疾病诊断的准确性提供新的思路。
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| 內容簡介： |
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本书的第１章，对数据挖掘的研究历史和现状、当前数据挖掘热点做了简要介绍；第２章为数据挖掘技术，对数据挖掘概念及功能、数据挖掘流程、数据挖掘工具、数据挖掘在医学上的应用进行了描述；第３章介绍了主要的数据挖掘的算法及理论依据；第４章研究了因子分析在临床检验中的应用，对大量临床检验数据信息中的女性生化指标进行数据挖掘，为女性预防保健和评价女性健康水平提供参考依据；第５章分析了逐步聚类在血流变检验中的应用；第６章为逐步聚类在肺癌ＣＴ 图像特征的应用研究，得到了孤立性肺结节肺癌患者的ＣＴ 图像医学特征分类；第７章是因子聚类分析在中风与血流变关系的应用研究；第８章是模糊聚类和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归在试管婴儿成功因素的应用；第９章为关联规则在中风疾病与血流变关系中的应用；第10章为Apriori算法在试管婴儿成功因素分析中的应用；第11章是灰色预测在女性胆固醇随年龄变化中的应用，对女性健康保健和疾病有一定的预防意义。
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| 關於作者： |
张维朋，中国矿业大学电路与系统硕士研究生，现于宁波大红鹰学院任教，副教授，研究方向为数据挖掘技术。近年主持国家星火计划项目1 项，浙江省公益项目2 项，市厅级项目多项，以第一作者发表SCIEI 收录核心论文10 余篇，并参与国家级、省部级项目10 余项，指导学生参加第十四届挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛智慧城市专项赛获三等奖。
徐颖，河北大学计算机应用技术硕士研究生，现于宁波大红鹰学院任教，讲师，研究方向为数据分析、数据挖掘。善于定量分析各种结构化与非结构化数据，科研经验较丰富。近年来发表核心论文1 篇，主持并完成市厅级项目3 项，在研市厅级课题1 项，参与国家级课题1 项，市厅级课题多项。
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| 目錄：
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目 录
第１章 绪论 １
１．１ 引言 １
１．２ 数据挖掘的研究历史和现状 ２
１．３ 当前数据挖掘的研究热点 ４
第２章 数据挖掘技术 ５
２．１ 数据挖掘的定义 ５
２．２ 数据挖掘系统的主要成分 ５
２．３ 数据挖掘的功能 ６
２．４ 数据挖掘的流程 ８
２．５ 数据挖掘在医学领域的应用 １１
２．６ 数据挖掘系统工具 １２
第３章 数据挖掘的算法及依据 １７
３．１ 聚类 １７
３．２ 模糊理论与聚类的结合 ２０
３．３ 因子分析 ２３
３．４ Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归 ２６
３．５ 关联规则 ２８
３．６ 灰色预测 ３１
第４章 女性生化指标的因子分析 ３５
４．１ 因子分析在女性生化指标中的应用意义 ３５
４．２ 因子分析在临床检验中的应用过程 ３６
４．３ 结果分析 ４０
４．４ 结论和讨论 ４１
第５章 逐步聚类在血流变检验中的应用 ４３
５．１ 研究血流变指标的临床意义 ４３
５．２ 将数据挖掘技术引入血流变的应用 ４４
５．３ 逐步聚类基本原理 ４５
５．４ 原始数据的准备工作 ４６
５．５ 原始数据预处理 ４８
５．６ 逐步聚类步骤 ５２
５．７ 逐步聚类结果 ５８
５．８ 逐步聚类方法的优缺点 ６４
５．９ 结果分析 ６５
５．１０ 运用方差分析验证聚类结果的可靠性 ６９
第６章 逐步聚类在肺癌ＣＴ图像特征的应用研究 ７５
６．１ 孤立性肺结节肺癌与ＣＴ 图像特征关系研究现状及意义 ７５
６．２ 研究方法 ７６
６．３ 结果分析 ８０
６．４ 讨论 ８１
第７章 因子分析与聚类方法在中风与血流变关系的应用研究 ８２
７．１ 中风与血流变关系的应用研究的意义 ８２
７．２ 研究方法 ８３
７．３ 结果分析 ８８
７．４ 结论和讨论 ８９
第８章 模糊聚类和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归在试管婴儿成功因素的应用 ９０
８．１ 研究背景及现状 ９０
８．２ 数据预处理 ９１
８．３ 建立Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型 ９３
８．４ 关键因素的相对重要性分析 ９４
８．５ 样本的模糊聚类过程 ９９
８．６ 两组患者的医学特征比较 １０１
８．７ 主要结论 １０３
第９章 关联规则在中风疾病与血流变关系中的应用 １０５
９．１ 研究中风疾病的意义 １０５
９．２ 关联规则在医学中研究现状 １０５
９．３ 关联规则的分析过程 １０６
９．４ 中风疾病与血流变关系的关联规则结果分析 １１１
９．５ 结论和讨论 １１２
第１０章 Ａｐｒｉｏｒｉ算法在试管婴儿成功因素分析中的应用 １１４
１０．１ 试管婴儿成功因素研究的意义 １１４
１０．２ 试管婴儿成功率关联规则的获取 １１５
１０．３ 试管婴儿成功因素结果分析 １１７
１０．４ 结论和讨论 １１８
第１１章 灰色预测在女性胆固醇随年龄变化中的应用 １２０
１１．１ 研究女性胆固醇随年龄变化的的意义 １２０
１１．２ ＧＭ （１，１）模型原理 １２１
１１．３ 数据的收集与数据整理 １２２
１１．４ 灰色ＧＭ （１，１）预测模型的建立 １２２
１１．５ 模型检验 １２４
１１．６ 模型检验评价 １２５
１１．７ 外推预测 １２６
１１．８ 结果分析 １２６
１１．９ 结论与讨论 １２７
第１２章 总结与展望 １２９
１２．１ 总结 １２９
１２．２ 展望 １３０
附录Ａ 中风患者血流变数据指标值 １３１
附录Ｂ 孤立性肺结节图像特征 １５１
附录Ｃ 试管婴儿培育情况表 １５４
参考文献 １６２
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| 內容試閱：
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前 言
随着社会信息化程度日益加深，医疗行业每天都在产生大量数据，如何更好地开发和利用日益增长的海量医学数据成为人们关注的焦点。数据挖掘理论通过对医学数据进行分析，挖掘蕴藏于其中的潜在规律，对明确诊断、正确治疗及促进对健康和疾病的研究均具有非常重要的意义。如何根据医学数据特点，有针对性地进行研究，挖掘出有意义的信息，为医务工作人员提供决策参考，是当今学者研究的热点，但目前相关的中文书籍较少。本书作者具有多年医院工作背景，在攻读硕士期间，深入研究数据挖掘在临床医学中的应用，并在高校的教研和科学工作中一直追踪数据挖掘在医学研究中的新动向。
本书对数据挖掘技术在医学中的应用进行了研究，书中重点介绍了聚类分析、因子分析及关联分析、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归法、灰色预测的理论基础。本书力图通过一系列实例来说明进行医学数据挖掘的过程，包括数据采集、数据预处理、数据挖掘、挖掘结果分析，并提出相应的决策建议。
本书的第１章为绪论，对数据挖掘的研究历史和现状、当前数据挖掘热点做了简要介绍；第２章为数据挖掘技术，对数据挖掘概念及功能、数据挖掘流程、数据挖掘工具、数据挖掘在医学上的应用进行了描述；第３章介绍了主要的数据挖掘的算法及理论依据；第４章研究了因子分析在临床检验中的应用，对大量临床检验数据信息中的女性生化指标进行数据挖掘，定量分析各属性之间的关系，找出描述系统本质特征因素，为女性预防保健和评价女性健康水平提供参考依据；第５章分析了逐步聚类在血流变检验中的应用，发现性别、年龄与临床血流变数据指标存在一定的关系，对于老年痴呆及其他疾病的诊断与预防有重要意义，运用方差分析法验证了聚类结果的可靠性；第６章为逐步聚类在肺癌ＣＴ 图像特征的应用研究，得到了孤立性肺结节肺癌患者的ＣＴ 图像医学特征分类，这对于辅助医生对肺癌的早期诊断及临床治疗具有十分重要的意义；第７章是因子聚类分析在中风与血流变关系的应用研究，通过因子分析和聚类分析法在中风与血流变指标关系研究的联合应用，得到了中风患者血流变４类不同的临床特征，为临床中风的诊断和预防提供一定依据；第８章是模糊聚类和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归在试管婴儿成功因素的应用，建立了妊娠结果对影响因素的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型，检验后将年龄、移植胚胎数、Ｇｎ总量、输卵管和卵巢确定为关键影响因素；第９ 章为关联规则在中风疾病与血流变关系中的应用，得到隐含于血流变与中风疾病之间的更有价值的信息，获取客观的结论或提示，将有助于医生作出相应的更科学的医疗决策，使预防中风更加具有针对性，从而提高临床预防和早期治疗的效果；第１０章为Ａｐｒｉｏｒｉ算法在试管婴儿成功因素分析中的应用，发现其中蕴含的新信息，绕开了先入为主的专业思维，获取客观的结论或提示，有助于医生作出相应的更科学的医疗决策，使治疗不孕不育技术方案更加具有针对性，得出具有临床意义的指导意见；第１１ 章是灰色预测在女性胆固醇随年龄变化中的应用，建立女性胆固醇随年龄变化的灰色预测模型，对女性健康保健和疾病有一定的预防意义。
全书由宁波大红鹰学院机电学院张维朋老师提出创作动议及撰写，并负责通稿审校，宁波大红鹰学院信息学院的徐颖老师负责第８章模糊聚类和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回
归在试管婴儿成功因素的应用相关章节撰写。
本书的研究内容是在浙江省公益项目（基于多特征的肺癌ＣＴ 图像关联规则的关键技术研究２０１４Ｃ３１１６１） 支持下完成的。本书是跨学科研究专著，研究的
内容属于交叉学科，涉及医学方面的知识与数据。感谢安徽省淮北矿工总医院心血管内科主任魏红霞在中风与血流变关系方面专业知识的建议和指导，感谢安徽省淮北矿工总医院ＣＴ 室主任李勇在研究孤立性肺结节肺癌与ＣＴ 图像特征关系方面给予的专业技术指导，感谢田思、王水教授在数据挖掘技术方面的建议和对本书的关注。
由于作者的经验和水平所限，书中可能多有错谬之处，还望广大读者海涵并不吝赐教。Ｅｍａｉｌ：ｚｗｐｈｂ＠１６３．ｃｏｍ。
２０１７年８月于宁波大红鹰学院
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